对含有光伏、风机、柴油发电机以及微燃气轮机组成的微电网系统进行研究,建立了基于经济和环境双重目标的微电网优化模型,并使用遗传优化神经网络的方法来预测不可控电源的出力以及负荷的需求,将预测的数据代入模型,并使用交替方向乘子法(ADMM)进行求解。将此优化结果与多目标粒子群算法(MOPSO)以及多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)优化结果进行对比,结果表明,ADMM算法具有更高的收敛精度与收敛速度,所得的解决方案更好,验证了所提模型与算法的合理性。
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